航天医学工程理论与实践

航天医学工程是伴随着我国 近40年载人航天的发展,孕育催生的 一门新兴学科,具有特色鲜明的学科 理论体系和实践技术方法。概述了航 天医学工程的体系构成、研究内容和 学科特点。     

动物生理信号计算机自动测试与分析系统在药物毒理研究中的应用

从中草药中寻找新药已成为当今药学界的研究热点。新药在进入临床前的实验时,动物的毒理研究是必不可少的,而动物生理信号的测试是其毒理研究中重要的组成部分。长期以来测试动物生理信号所沿用的描笔式记录仪存在着许多缺陷。我们结合药学、电子工程学和计算机软件等多学科的综合优势,研制了一套计算机控制的、用于动物生理信号的检测与分析系统,并用大鼠进行了实验验证,实验结果表明该系统通用性强、自动化程度高、存贮信息量大、所获实验数据更为科学和合理。计算机的引入将会促进中草药药理和毒理传统研究手段的更新和发展。     

基于熵理论和复杂度的肌电信号分析

传统信号处理方法对肌电信号分析存在一定局限。不能很好地描述肌电信号的复杂性;而基于熵理论和复杂度等非线性分析方法越来越多地应用于肌电信号等生理信号的处理。熵理论和复杂度对于肌电信号的处理具有运算速度快、数值特征明显,并且能够很好地描述其复杂性等特点。本文以做俯卧撑的上肢肌电信号为分析对象,通过计算其Renyi熵、小波熵和复杂度刻画不同阶段肌电信号的复杂性。并验证以此测度进行肌电信号不同区域划分的合理性,以及应用该方法分析肌电信号的有效性,取得了较好的效果。试验数据分析结果表明,小波熵值较大的部分对应于肌电信号能量较高的区域。从生理意义而言,这些区域正是肌肉纤维集中放电的过程。肌电信号成分单一,是复杂度较低的区域,而Renyi熵和复杂度值越大,对应的肌电信号成分复杂度越高,这与理论分析吻合得比较好。同时三者也得到了相互验证。由此表明该方法对于肌电信号的分析是可行的。非线性分析方法可能是未来肌电信号等生理信号的发展方向。该方法还可以应用于体力疲劳评价。     

太空活动与生物节律——空间时间生物学,载人航天催生的新兴学科

空间时间生物学是载人航天事业催生的一门新学科。空间时间生物学是在时间生物学的基础上,基于空间环境与时间结构的交互作用,研究在不同空间环境中生命系统的周期规律、产生机制及其应用的学科。本文简述了空间时间生物学的学科背景、基本概念、研究内容、基本技术方法及其在未来载人航天活动中的应用前景。     

解决Baum-Welch算法下溢问题的参数重估公式中存在的问题及其更正

Ｂａｕｍ－Ｗｅｌｃｈ算法在实际应用中存在算法下溢问题,参考文献ｌ～文献３中都介绍了尺度变换（Ｓｃａｌｉｎｇ）算法以解决该问题．然而这３篇文献的算法公式中存在不同程度的错误．实验结果显示原算法会导致模型训练不收敛或收敛性不好而导致识别率不高．本文分析了这些文献算法公式中存在的问题并推导给出正确公式．使用了修正后算法的语音识别系统有良好的收敛性而且可以获得较高的识别率．     

虚拟现实仿真技术与应用

虚拟现实是新发展起来的一门仿真技术,已成功应用于工程设计、军事与航空航天和娱乐等领域,并正在逐步影响到人们的日常生活。本文较全面、系统地阐述了虚拟现实发展历史、技术基础和应用研究情况,并根据目前技术现状,对虚拟现实技术未来的完善和发展提出了自己的看法。     

BP神经网络学习算法研究

对日前应用最广的人工神经网络——BP网络的学习算法及各种改进学习算法进行了分类比较和综合分析,并结合作者的研究结果对进一步研究BP网络及算法进行了探讨.     

小鼠跳台的计算机自动管理系统

将小鼠的动作信号通过自行研制的跳台仪转换为电位的变化，送人Ａ／Ｄ转换板后用自行编制的ＣＰ软件程序被计算机识别，完成实验测试的图形监视、自动采样、存盘、结果自动辨别和打印的全套自动化管理。主要功能有：１．首次将人工观察的数据信号转换成图形信号，同时自动计算机出所有通道的错误次数（Ｎｏ）、潜伏期（ＬＰ）、小鼠呆在安全区（跳台上Ｔｓ）和错误区（电网区Ｔｅ）的全部时间，使得所获结果更为科学和合理。２．多实验参数的方便选择，包括采集样本数、实验时间、采样频率、刺激强度、屏幕背景和采集信号的颜色、通道名称和单位值等。３．自动辨别和除干扰（伪信息）的软件程序，保证所获数据的客观和真实。用破坏学习记忆获得的药物柳碱进行验证并与人工检测手段进行了比较，实验结果证明小鼠跳台的计算机监控系统与现有的测控仪比较。自动化程度高、提取的信息量大、所获数据更为科学和客观。在促智药物的筛选和学习记忆机制的研究中具广泛的作用。     

基于脑电节律的小波熵分析方法

 针对现有小波熵方法的影响因素分析不明确,影响认知特性的分析结果和可比性,本文确定了分解层数和P_n（第n个子空间信号能量与信号总能量之比）的选择和计算原则,在此基础上结合脑电节律特性,提出了一种基于节律特征的脑电小波熵分析方法,以构成节律信号的所有子空间为单元,统计所有子空间的能量和作为该节律的能量,经过计算得到脑电节律小波熵。基于该方法提取的脑电小波熵值描述了脑电节律信号的分布情况,同时结合小波熵值与脑电节律的联系,分析了小波熵值变化的原因,可追溯到脑电节律信号的变化规律,进而分析相应的认知特性,初步建立了脑电信号-脑电节律-脑电节律小波熵-认知特性的联系。